(1)構造診断システムの認識の枠組みは、統計の転机で撤退設備の歴史を通

(1)構造診断システムの認識の枠組みは、統計の転机で撤退設備の歴史を通じての故障を記録し、再結合、実践経験を屋外にまとめてできるダイオード道議会、屋外ダイオード支路休まず、室内はクレー切れを、室内はダイオード切れ、室内x支路切れ、室内1 dqj切れ、室内1 dqjf切れや屋外クレー支路休まず8つのタイプの故障、最後にはこれらの命題集合构成診断システムの認識の枠組みだ。
(2)証拠体選択:診断システムの識別フレームワークを決定した後,各故障の特徴に合わせて,故障に最も影響を与える故障兆候を選択することができる。分線盤X、Xz線路間の交流、直流;リレー1と4コイル交流、直流;抵抗Rの両端の交流・直流信号構造は,この識別フレームを特定する証拠体を各側面から同定することができる。
(3)各証拠を算出した基本信憑性分配は、基本の解決信頼性に対して、証拠d−s理論でいない統一の知識と計算公式を結合する証拠と認識の枠組みの中でそれぞれ命題だけ対応関係の特性上、適切な方法を采用し、例えば打点法専門家、確率はこの計算証拠に対する認識の枠組みの中でそれぞれ命題の支持度は、すなわち基本信憑性分配。
(4)各証拠体の信頼関数と尤度関数を計算:(3)に基づいて,各命題の信頼関数と尤度関数をそれぞれ計算する。
(5)証拠の合成:合成規則を用いて,総信頼度関数と尤度関数を求める。
(6)診断分析:基本確率代入の意思決定ルールにより,診断結果を得る。

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（1）识别结构诊断系统的框架内记录的整个撤离设施的历史故障统计的滚动台，重组，二极管道国会的实践经验可以概括在户外，没有休息户外二极管GA，粘土切割室，室二极管出来，室内X GA那样，室内1 DQJ出来，室内1个Dqjf破损或不间断室外粘土ガ八种类型的故障，最终这些命题设置构成诊断系统承认它的框架。 （2）证据选择性：确定所述身份框架诊断系统中，根据每个故障的特性后，能够选择最影响失败的故障指示。配电板X，XZ线，直流的交流;继电器1和4个线圈AC，DC;在电阻器R的两端AC-DC信号结构是能够识别证据体识别从各侧该识别帧它可以是。 （3）计算出的每个证据，碱性溶液的可靠性，仅在识别的证据表明，结合统一不证据d-S理论的正式计算和知识框架各命题基本真实性分布的关系的性质，适当的方法来招募，例如RBI方法专家，概率每个支撑的命题中识别的该计算证据，即基本真实性分布的框架。 （4）计算置信函数和每个证据体的似然函数：（3）的基础上，分别计算每个命题的置信度函数和似然函数。 （5）的证据合成：使用合成规则，确定总可靠性函数和似然函数。 （6）诊断分析：由决策规则的基本概率分配，获得诊断结果。

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（1）结构诊断系统的识别框架，二极管路议会，可以记录整个提取设备的历史，在统计转盘，重新组合，实践经验可以总结在户外，室外二极管支路休息，室内缺土，室内二极管断裂，室内 x 支路切割，室内 1 dqj 切割，室内 1 dqjf 切割和室外粘土支路休息 8 类型故障，最后是识别这些命题集合组件诊断系统的框架。 （2）证据选择：确定诊断系统的识别框架后，可根据每个故障的特点选择对故障影响最大的故障迹象。分线板X，Xz线之间的交流，直流;继电器1和4线圈交流，直流;电阻R两端的交流和直流信号结构，可以从各侧识别识别帧的证据体。 （3）计算每个证据的基本真实性分布，相对于基本解析可靠性，在证据和识别的框架内，将统一的知识与计算公式相结合，不是证据d-s理论，因此，在对应关系的特征下，每个命题都采用适当的方法，例如击球法专家，概率是每个命题在识别此计算证据的框架内的支持程度，即基本真实性分布。 （4）计算每个证据体的信任函数和可能性函数：（3）分别计算每个命题的信任函数和可能性函数。 （5）证据的合成：使用综合规则求求总置信度函数和可能性函数。 （6）诊断分析：通过基本概率分配的决策规则获得诊断结果。

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(1)结构诊断系统的认识框架，通过统计的转机记录撤退设备的历史的故障，再结合，在室外能归结实践经验的二极管道议会，室外二极管支路不休息，室内断裂，室内二极管断开，室内x支路断开，室内1 dqj断裂，室内1 dqjf断裂和户外吊车支路不休息8种类型的故障，最后这些命题集合构成诊断系统的认识框架。 (2)证据选择：确定诊断系统的识别框架后，可根据各故障的特征选择对故障最有影响的故障征兆。分线盘X、Xz线路之间的交流、直流；继电器1和4线圈交流、直流；电阻R的两端的交流、直流信号结构，可以从各侧面认定特定该识别帧的证据。 (3)计算出各证据的基本可靠性分配，对于基本的解决可靠性，在没有证据d-s理论的统一的知识和结合计算公式的证据和认识的框架中分别采用命题对应关系的特性上，恰当的方法，例如打点法专家，概率对这个计算证据进行确认。的认识的框架中各自命题的支持度，即基本可信性分配。 (4)根据各证据体的信任函数和似然函数:(3)，分别计算各命题的信赖函数和似然函数。 (5)证据合成：使用合成规则计算总可靠度函数和似然函数。 (6)诊断分析：根据基本概率代入的意思决定规则，得到诊断结果。

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